為什麼醫療保健中的預測分析很重要？

醫療保健領域的預測分析正迅速成為供應商數字化轉型最重要的創新之一。 它是什麼，為什麼供應商如此迅速地實施它，你為什麼要關心？

醫療保健中的預測分析可能只是本世紀供應商發生的最重要的事情之一。

看看醫療保健預測分析的一些最具啟發性的行業統計數據：

• 2017 年北美醫療保健市場規模的大數據分析價值為 93.6 億美元，預計到 2025 年將達到 341.6 億美元，從 2018 年到 2025 年的複合年增長率為 17.7%。
• CWC 調查中 82% 的受訪者表示，實施分析的最大好處是改善了患者護理。
• 根據精算師協會的一項研究，93% 的衛生組織表示預測分析對其業務的未來很重要。

很明顯，預測分析在醫療保健領域的應用前景廣闊，就像在其他行業中一樣，製造業是最好的例子之一。

今天，我們將看看預測分析如何成為醫療保健中如此重要的一個方面、它的好處、關注點以及未來的樣子。

什麼是預測分析？

預測分析有效地告訴您可能發生的事情，並讓您有機會了解未來您將如何受到影響。

它將獲取您的數據，然後結合使用算法和機器學習來建立相關性和可能的​​結果。

在醫療保健領域，這種預測將幫助您更好地了解患者的需求，並從管理的角度讓您深入了解入院率、床位短缺和許多其他問題，然後可以比以前更成功地處理這些問題。

這是一個基本點：現代分析的使用實際上與醫生和管理人員多年來一直在做的事情並沒有太大區別——只是現在他們可以訪問自動編譯的實時數據，而不是手動編譯，因為技術的進步我們掌握的技術。

然而值得注意的是，預測分析高度依賴於所提供的數據集的數量——它只能回饋它收到的數據，而且它是一個估計，而不是一個預言，所以請記住這一點。

預測分析如何工作？

簡而言之，預測分析通過評估過去的數據來確定未來的樣子——前提是沒有不可預見的變化。

預測分析不是一勞永逸的系統。 它需要利益攸關方和關鍵決策者的投入才能發揮作用。

首先，企業應該準確地知道他們想要使用預測分析做什麼。 是否要確定何時對某個項目的吸收最強，以便在特定時期更有效地提高患者的意識？ 或者是為了更好地了解何時對供應的需求最高，以便提前做好準備？ 預測分析的使用取決於特定的組織目標。

一旦你確切地知道你在尋找什麼，你可以問自己是否有必要的數據進行分析，然後可以為你的決策提供信息。 您是否已經記錄了足夠長的數據以能夠以有用的方式識別模式？ 您是否在記錄數據，如果沒有，您如何制定合適的程序？

現在您已經回答了這些問題，您可以開始構建您的分析模型並訓練您的 ERP 系統來聚合和分析您為特定任務提供的數據。

在評估數據並提供見解後，利益相關者可以使用這些可操作的數據來做出對提供者結果產生積極影響的決策。

實際上，預測分析與決策者多年來通過評估他們的記錄所做的事情並不太遙遠——只是現在我們有能力將這些信息輸入計算機，從而更有效、更快速地分析大型數據集比人類工作者所能做到的。

預測分析的好處

運營效率

當我們談論提高組織內的效率時，商業智能 (BI) 通常是公司可以擁有的最大資產之一。

他們通常將 BI 部署為擺脫憑直覺做出的風險決策的一種手段，而是尋求利用現有數據進行分析和可操作的數據以做出更明智的決策。

在成功的組織中，只有 40% 的人根據直覺做出決定。 對於不太成功的企業，這個數字躍升至 70%。

至於它對醫療保健提供者的好處，預測分析可用於確定否則會被遺漏的操作缺陷。

例如，您可以收到有關哪些病房可能需要更多支持的實時數據，從而使您能夠快速做出決定，從而改善護理服務。

這只是一個小例子，但隨著西方世界的人口老齡化，過度緊張的供應商的管理將在不久的將來成為一個關鍵因素。

擁有分析患者和員工行為模式的工具可以讓提供者減少低效率並將他們的儲蓄（金錢和勞動力）分配到他們需要去的地方。

診斷和預防保健的準確性

預測分析使用算法來幫助醫生對患者進行更準確的診斷，以幫助在問題出現之前解決問題。

這是通過分析來自數百甚至數千名患者的數據集來完成的，以更好地了解患者的旅程。

這有助於指示他們可能出於診斷目的而遇到的任何問題，然後進一步使醫生能夠更好地了解患者對治療的反應情況。

以這種方式使用分析意味著醫療保健提供者可以更早地進行干預，並更快、更準確地促進患者的旅程，並增加獲得更好結果的可能性。

預測分析的擔憂

隱私

關於企業使用和濫用數據的道德問題不應讓決策者感到震驚。

公司收集的數據量不斷增加，以及對此持謹慎態度的消費者數量越來越多，這意味著處理大型數據集的組織必須格外小心。

研究表明，如果公司沒有充分保護他們的數據，70% 的消費者會停止與公司開展業務。 只有 27% 的人認為企業認真對待他們的數據安全

其中許多擔憂源於過去幾年網絡攻擊的急劇升級，以及有關準備工作的一些令人不安的現實； 例如，71% 的中小型組織表示他們沒有為網絡安全風險做好準備。

對於醫療保健提供者來說，風險非常高，要遵守 HIPAA 等法案要求組織擁有一個嚴密的系統來處理和保護數據。

提供者在使用預測分析處理大量數據時必須採取適當的預防措施，並且患者必須確信他們的信息在用於分析目的時得到了安全和正確的共享。

破壞醫生

使用預測分析（或任何人工智能技術）的持久問題之一是可以給予它的尊重程度及其在醫生承擔的傳統決策過程中的作用。

例如，如果醫生遵循錯誤或不正確的預測分析模型，可能會產生重大的法律後果。

由於這些原因，醫療保健提供者絕不能將預測分析視為以任何方式取代醫生的手段，而是應充分利用它作為他們的補充工具。

醫生仍然必須記錄他們的決策過程，考慮預測分析，然後做出獨立的決定。

供應商不應將預測分析視為障礙，而應將其視為具有輔助功能的技術模型。

歸根結底，人類將不得不繼續使用他們的最佳判斷做出決定。

無論如何，考慮到患者的觀點會推翻先進技術將很快取代醫生的觀念——只有 50% 的人願意相信人工智能護士或醫生的診斷、治療決策或其他直接的患者護理任務。

醫療保健預測分析的未來

到目前為止，在醫療保健中使用預測分析的好處似乎超過了當前的任何擔憂，醫療保健提供者也同意這一點，因為組織在人工智能、機器學習和分析技術上投入的資金比以往任何時候都多。

普華永道發現，超過三分之一的供應商高管表示，他們將在 2018 年投資於人工智能、機器學習和預測分析。

隨著技術的成熟和供應商可以使用的數據集不斷增長，預測分析將成為治療患者時需要考慮的一個非常重要的因素。

這在未來是確定的； 目前，供應商應確保他們擁有滿足其雄心壯誌所需的大量數據集——2018 年，Infosys 發現，在一項進行的調查中，有一半的受訪者認為他們的數據還沒有準備好。

然而，隨著患者對在醫院使用先進技術變得更加習慣和舒適，提供者使用它的動機和必要性將不會因患者的反對而受到阻礙。

提供商還應考慮道德方面的考慮——主要是關於隱私和技術在決策過程中的存在程度——以及他們目前是否有辦法完全保護數據並確保全面遵守 HIPAA 和其他標準。

然而，醫療保健中的預測分析似乎是行業內一個快速增長且有增無減的現象，並且是不可避免的，即使對於小型供應商也是如此。

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